prikaz prve stranice dokumenta Segmentacija slike temeljena na algoritmu šišmiša
  Preuzmi
PDF 2.08 MB
diplomski rad
Segmentacija slike temeljena na algoritmu šišmiša
2024. urn:nbn:hr:200:302142
Antunović, Dražen
Sveučilište Josipa Jurja Strossmayera u Osijeku
Fakultet elektrotehnike, računarstva i informacijskih tehnologija Osijek
Zavod za programsko inženjerstvo
Katedra za vizualno računarstvo

Citirajte ovaj rad

Antunović, D. (2024). Segmentacija slike temeljena na algoritmu šišmiša (Diplomski rad). Osijek: Sveučilište Josipa Jurja Strossmayera u Osijeku, Fakultet elektrotehnike, računarstva i informacijskih tehnologija Osijek. Preuzeto s https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:200:302142

Antunović, Dražen. "Segmentacija slike temeljena na algoritmu šišmiša." Diplomski rad, Sveučilište Josipa Jurja Strossmayera u Osijeku, Fakultet elektrotehnike, računarstva i informacijskih tehnologija Osijek, 2024. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:200:302142

Antunović, Dražen. "Segmentacija slike temeljena na algoritmu šišmiša." Diplomski rad, Sveučilište Josipa Jurja Strossmayera u Osijeku, Fakultet elektrotehnike, računarstva i informacijskih tehnologija Osijek, 2024. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:200:302142

Antunović, D. (2024). 'Segmentacija slike temeljena na algoritmu šišmiša', Diplomski rad, Sveučilište Josipa Jurja Strossmayera u Osijeku, Fakultet elektrotehnike, računarstva i informacijskih tehnologija Osijek, citirano: 17.11.2024., https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:200:302142

Antunović D. Segmentacija slike temeljena na algoritmu šišmiša [Diplomski rad]. Osijek: Sveučilište Josipa Jurja Strossmayera u Osijeku, Fakultet elektrotehnike, računarstva i informacijskih tehnologija Osijek; 2024 [pristupljeno 17.11.2024.] Dostupno na: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:200:302142

D. Antunović, "Segmentacija slike temeljena na algoritmu šišmiša", Diplomski rad, Sveučilište Josipa Jurja Strossmayera u Osijeku, Fakultet elektrotehnike, računarstva i informacijskih tehnologija Osijek, Osijek, 2024. Dostupno na: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:200:302142

Za citiranje koristite ovu mrežnu adresu: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:200:302142
Prijavite se u repozitorij kako biste mogli spremiti objekt u svoju listu.
Podaci o radu
NaslovSegmentacija slike temeljena na algoritmu šišmiša
Naslov (engleski)Image segmentation based on bat algorithm
AutorDražen Antunović
MentorČaslav Livada (mentor)
Član povjerenstvaČaslav Livada (predsjednik povjerenstva)
Član povjerenstvaAlfonzo Baumgartner (član povjerenstva)
Član povjerenstvaTomislav Galba (član povjerenstva)
Ustanova koja je dodijelila
akademski / stručni stupanj		Sveučilište Josipa Jurja Strossmayera u Osijeku
Fakultet elektrotehnike, računarstva i informacijskih tehnologija Osijek
(Zavod za programsko inženjerstvo)
(Katedra za vizualno računarstvo)
Osijek
Datum i država obrane2024-09-19, Hrvatska
Znanstveno / umjetničko
područje, polje i grana		TEHNIČKE ZNANOSTI
Računarstvo
Obradba informacija
Sažetak
U ovom radu prvo je objašnjen koncept algoritma šišmiša kao i način njegova rada. Zatim su objašnjene vrste i metode segmentacije slike. Potom slijedi opis različitih varijanti algoritma šišmiša koje su korištene u svrhu segmentacije slika kao i različite metode koje su korištene sa tim varijantama te njihov međusobni rad zajedno. Kod varijanti algoritma šišmiša pojavljuju se pojmovi poput kaosa, inercijskih težina, dok je kod metoda objašnjena Otsuova metoda, K-means algoritam te rad sa neuronskim mrežama. Kod rada sa neuronskim mrežama pojašnjeni su pojedini pojmovi iz dubokog učenja poput: stohastičkog gradijentnog spuštanja sa momentom, gubitak unakrsne entropije, srednji IoU itd. Poslije su izvršena različita mjerenja za pojedine varijante algoritma šišmiša ovisno o tipu segmentacije. Na kraju su prikazani i raspravljeni rezultati.
Sažetak (engleski)
This paper firstly explains the concept of the bat algorithm and its working mechanism. After that types and methods of image segmentation are explained. Following this, different variants of bat algorithm are described, along with different methods employed with these variants and their functionality altogether. These variants include terms such as chaos and inertia weights, while the methods involve explanation of Otsu's method, K-means algorithm and working with neural networks. When working with neural networks some of the terms from deep learning are clarified including: stochastic gradient descent with momentum, cross-entropy loss, mean IoU and so on. Later, different types of measurements are conducted for specific variants depending on the type of segmentation. In the end results are presented and discussed.
Ključne riječi
Ključne riječi (engleski)
Jezikhrvatski
URN:NBNurn:nbn:hr:200:302142
Studijski programNaziv: Računarstvo
Vrsta studija: sveučilišni
Stupanj studija: diplomski
Akademski / stručni naziv: sveučilišni/a magistar/magistra inženjer/inženjerka računarstva (univ. mag. ing. comp.)
Vrsta resursaTekst
Način izrade datotekeIzvorno digitalna
Prava pristupaOtvoreni pristup
Uvjeti korištenjaIkona licence Zaštićeno autorskim pravom.
Datum i vrijeme pohrane2024-10-08 06:09:50